1 Presentación

Para esta ocasión de trabajo se utilizará el Software de R. El cual es: Un lenguaje de programación de código abierto y que es enfocado en el análisis de datos, especialmente en el tema estadístico. Sus creadores son Robert Gentleman y Ross Ihaka. En el link de https://www.r-project.org/index.html podrá encontrar todo lo relacionado con el programa que usaremos.

Los complementos y bases de este curso regularmente son demos de otras bases reales o utilizadas en los distintos textos de econometría que han venido realizando investigación empírica.

Muchos de los comandos y códigos aquí utilizados fueron tomados del sitio web de Florian Heiss: http://www.urfie.net/ que hace referencia al uso de R en la Econometría.

1.1 Primeros pasos

Lo primero es ir a la pagina de https://www.r-project.org e ir a la pestaña de CRAN y descargar la versión de acuerdo al sistema operativo que usted tenga, llamese Linux, Windows o IOS.

Despues de haber instalado el programa, urge ir al link de R Studio que es un potente aliado¹ en el entorno de ejecución del programa R, se le denomina IDE Por sus siglas en ingles significa Integrated Drive Electronics, no es mas que un entorno de desarrollo interactivo que facilita interactuar mejor y de manera mas “amigable” con todos los asuntos de los lenguajes de programación.

Debe ir por lo pronto a la sección free, esperar el tiempo de acuerdo a la velocidad de conexión y luego ejecutarlo. Ya después de eso podrá interactuar mejor con R y visualmente todo será mejor para el trabajo.

1.2 Script o Bitacoras

Siempre es bueno crear unas notas de código. Es una especie de cuaderno que le permite tener apuntes o escritos para saber que va haciendo linea a linea, incluso le sirve como un historial de desarrollo, de todas maneras R tiene su propio, pero es altamente recomendable que usted lo maneje de esta forma. Lo puede hacer en formato texto o txt del block de notas en su sistema operativo o también directamente desde el programa de R studio solo presionando las teclas ctrl+shift+N o de esta manera en el menú principal:

Note que R Studio trabaja con 3 ventanas principales, estas son la de consola, Environment y File, todas tienen sus respectivas pestañas que le serán funcionales a la hora de hacer sus proyectos.

1.3 Primeros calculos

Para esta parte del curso, se establecerán algunos cálculos y operaciones básicas ya mostradas en los vídeos tutoriales de la clase y que se encuentran alojados en la carpeta de contenido en el blackboard. Esta primera parte solo tiene cálculos básicos y operaciones de tipo calculadora tal cual el programa así lo permite. Ejemplo:

  3+5 # Una suma o adición
  1255*sqrt(25) # Producto con la raíz cuadrada de 25
  13**2 # Potencia de un número
  300/25 # Simple división

Note que el (#) es para decirle al programa que no ejecute lo que se encuentra después de él, se usa para tomar notas o escribir algo al respecto, por ejemplo:

# Soy carlos yanes

Para la parte de asignación de valores a una variable (X) -puede darle el nombre que le desee colocar- se tiene que:

  a<-2
  a=2 # También se puede usar el igual
  a^2 # El cuadrado de esa variable
  abs(a) # Valor absoluto de la variable
  sqrt(a) # Raíz cuadrada de la variable
  log(a) # Logaritmo natural
  log(a,b) # Logaritmo con base al valor b correspondiente,
  exp(a) # Valor Exponencial de a
  factorial(a) # Factor de a

En economía y en muchas ciencias sociales se hace uso extensivo de las matemáticas y de la estadística. Muchas veces será incluso necesario calcular o realizar algunas transformaciones en las variables para poder tener unas métricas mas informativas como son los logaritmos, valores absolutos, valores de forma exponencial o de notación científica, entre otros. Algunos comandos que se pueden usar en R para eso son:

Operación	Resultado
Valor absoluto	abs()
Logaritmo	log()
Logaritmo base	log(,)
Exponencial	exp()
Factorial	factorial()
Raíz cuadrada	sqrt()

El valor absoluto de un número como por ejemplo puede ser simplemente:

  abs(-3) # Es el valor absoluto de (-3)

## [1] 3

Sin embargo, en una operación conjunta, si se posee una lista de elementos o un vector de elementos, es mucho mas simple implementarlo de tal forma que:

  x<-c(-5,-19,3,11,-16,18,21,-31,-33) # Lista de valores
  abs(x)

## [1]  5 19  3 11 16 18 21 31 33

De igual forma, funciona con un logaritmo o también una operación que involucre una de forma de notación científica o exponencial, esto puede notarse así:

  y<-c(15,21,23,29,16,28,32,45,33) # Lista de valores para vector Y
  log(y) #Se calcula el logaritmo de cada uno de los elementos

## [1] 2.708050 3.044522 3.135494 3.367296 2.772589 3.332205 3.465736 3.806662
## [9] 3.496508

Observe que el Programa calcula el logaritmo natural de cada uno de los elementos del vector (y). Para la forma exponencial, es de uso de la notación del logaritmo base e y que muchos conocen como la expresión de Euler, e.g: $e^{x}$, recuerde ademas que si este lo usamos de tal manera que $Y=ln(e^{x})=x$. Un ejemplo de aplicación es

  x<-150 
  exp(x) # En R exp hace referencia a la formula de (e)

## [1] 1.39371e+65

Teniendo la asignación de valores a un objeto en R, podemos simplificar el uso o calculo de forma considerable.

1.3.1 Requerimiento

De acuerdo a lo anteriormente expuesto, responda y halle lo valores de las siguientes formulas:

$\sqrt{2700} + 16700 -1500$.
$487000+49900+701000$.
$log(400)+log(211)+log(150)$
$59^{4} \times 123 \div 20$
Cree una variable que contenga el valor de 5800, establezca el logaritmo, valor absoluto y el valor factorial de ella.

1.4 Análisis de vectores

Muchas veces los vectores se convierten o consideran como una lista de elementos que finalmente constituyen una columna de una base de datos o dataframe. Para mirar un juego de esto, mire el código a continuación:

# Definimos un vector x para todos los años:
anos<- c(2018,2019,2020,2021,2022,2023)
# Definimos una matriz de y valores:
producto1<-c(10,13,16,19,17,18); producto2<-c(21,32,43,15,19,36); producto3<-c(22,43,42,21,32,21)
# Una forma de unir vectores es con el comando cbind
ventas_mat <- cbind(producto1,producto2,producto3) 
# Nombramos las filas con el vector de años:
rownames(ventas_mat) <- anos 
# La matriz de datos es:
ventas_mat

##      producto1 producto2 producto3
## 2018        10        21        22
## 2019        13        32        43
## 2020        16        43        42
## 2021        19        15        21
## 2022        17        19        32
## 2023        18        36        21

# Creamos un data frame y este se muestra:
ventas <- as.data.frame(ventas_mat)
ventas

##      producto1 producto2 producto3
## 2018        10        21        22
## 2019        13        32        43
## 2020        16        43        42
## 2021        19        15        21
## 2022        17        19        32
## 2023        18        36        21

Tome a consideración la siguiente tabla de datos:

Obs	X1	X2	X3	X4
1	232	9,871	121	52
2	345	5,432	131	90
3	265	3,251	136	86
4	223	15,478	138	84
5	148	12,370	149	72
6	211	13,150	158	91
Variables númericas

1.4.1 Requerimiento

Dado lo anterior

Construya un dataframe o base de datos con la información de la tabla anterior.
Tome y elabore una tabla usted propiamente y construya su propia data frame. Trate de involucrar dos variables que sean de tipo cualitativas y dos cuantitativas y que las observaciones de cada una de ellas sean en total de diez (10).

1.5 Trabajando con Data Frames

Para esta parte es importante mirar todos los elementos de trabajo con las bases y estructuras de datos. En este realizaremos algunas de las operaciones con ellas. Una forma de seleccionar variables es con la indicación del signo $ (pesos), se hace para seleccionar una variable de la tabla de datos.

# Para acceder a una sola variable:
ventas$producto2

## [1] 21 32 43 15 19 36

# Generar una nueva variable en el data frame
ventas$totalv1 <- ventas$producto1 + ventas$producto2 + ventas$producto3 

# Lo mismo de lo anterior pero usando "with":
ventas$totalv2 <- with(ventas, producto1+producto2+producto3)

# Lo mismo pero usando el comando "attach":
attach(ventas)

## The following objects are masked _by_ .GlobalEnv:
## 
##     producto1, producto2, producto3

ventas$totalv3 <- producto1+producto2+producto3
detach(ventas)

# Resultados:
ventas

##      producto1 producto2 producto3 totalv1 totalv2 totalv3
## 2018        10        21        22      53      53      53
## 2019        13        32        43      88      88      88
## 2020        16        43        42     101     101     101
## 2021        19        15        21      55      55      55
## 2022        17        19        32      68      68      68
## 2023        18        36        21      75      75      75

1.5.1 Requerimiento

Para colocar esto en practica, responda las siguientes consideraciones:

Calcule con los datos de la tabla de datos de obs una variable que contenga el logaritmo de X2, el producto de entre X1 y X3 y la raíz cuadrada de X4.
De su tabla elaborada (propia), calcule o genere la suma de alguna de sus variables cuantitativas.

Para mayor información consulte la pagina web o enlace de R Studio.↩︎

Econometría I

Carlos Yanes Guerra

2021